蔣奇（TalkingDataSVP&合夥人）：謝謝大家聽我的分享，這應該是在我歷史分享中比較輕鬆的一次，因為定位是大課堂，所以我非常樂意講一些跟地產沒什麼關係的東西，是真正的沒關係。

第二，我不知道大家有沒有關注資料袋，其中有一個產業介紹就是我們，我們是一個非常典型的科技加數據的公司，客觀講我們沒有拿過一塊地，也沒有去賣過一套房，但是在現在比較主流的千億房企，他們背後在使用TalkingData的數據和技術。

實際上我們做的事情歸總下來是上面這個詞，今天我不知道是組委大會的安排，劉總講完，說了一個我也很有感觸的觀點，運營很難，難在哪？一個是決策，一個是落地。

在TD看來，對地產這個行業後續的運營，有一個非常有利的武器就是數據，有了數據我們去做決策的時候，去做落地和分解的時候會輕鬆很多，所以在後面也會適當的講一下。

為什麼我要選這樣的圖，TalkingData是兩個特色的公司，第一我們有技術，第二我們有數據，我們早期的數據來自於智能設備的採集，包括你們用的手機，還有可穿戴設備，很多這樣的傳感器，這些是怎麼採到的呢？

你們在使用設備可能有滴滴打車，有唯品會，有很多APP，使用APP會產生大量的行為數據，是在不斷被採集的。TD有一個雲環境，會跟這些APP合作把大家的行為採集下來，但是大家不用緊張，不是說採集有很嚴重的問題，我們在採集有一些基本原則要去遵循。包括你做的搜索、流量、購買、評價，靜止還是在運動，是在開車還是跑步鍛鍊，會在你的傳感器上做採集。

我們採集這些設備都存在一個統一的ID裏面，ID就是你的設備號，就是你們每一位拿的智能手機，這是一個唯一的編碼，我們會把這些數據存在編碼上，來對應去做分析，我們最後分析的是每一個設備背後人的行為。

但是這有一個前提，這裏面沒有敏感數據的泄露，我不知道這個設備背後是誰，多大年紀，你的性別，你的學歷，你的文化水平，這都不知道，我只知道你有這些數據。

接下來我要做分析，我要通過模型和算法來分析這個設備背後的人有哪些購物的傾向性，比如說是不是潛在的購房者，是不是潛在的租房者，有很多的維度都是可以靠數據分析出來，它不是真實數據。

有了ID，有了基於行人的分析之後，我們跟很多的不同語言做交換，就能夠構成整個中國幾乎全樣本的人羣刻畫，這些刻畫是在數據層面的，所以這是數據如何來的，我做的一個簡單介紹。

有了數據之後，我們會拿數據幹什麼？我們的核心是幫助地產企業做整個的運營優化，其實大家看，基本上我們能夠做出來的解決方案涵蓋了地產的從前到後的業態，包括你前期的投測，運銷推廣，還有持續運營，不管你要做物業管理、物業運營、社區金融、教育、養老等等，我們都可以去出解決方案。

但是大家要注意一點，我們所有的這些解決方案，都不是TalkingData自己來做的，這個很關鍵，因為TalkingData只是一個數據加技術的公司，我們自己不做行業的解決方案，為什麼？因為我們不懂行業，我們永遠比不上世聯行會賣房，他們有的是行業的knowhow，但是他們缺乏的是大數據和對大數據處理的技術、算法、邏輯，我們通過跟這樣的企業或者投資他們，形成在行業裏面的深度解決方案，這是一種。

第二種是我們會跟很多的深度合作伙伴，這個合作伙伴就是直接的房企，可能是碧桂園，可能是卓越，我們會合作去做數據在整個的營銷上轉化的測試，深度的測試，這個後面大家會看到案例。

我講這個圖也是想表達TalkingData主要的訴求，我也希望在座的媒體朋友們能夠多幫TalkingData傳遞想法，我們不是來賣東西的，我們認為大數據應用在房地產領域剛剛開始，談不成非常成熟的方案、產品，還在摸索，還在探索，我們希望在這邊能夠找到在這個行業裏面，真的願意用數據去做深度解決方案的公司，我們一起合作，這個也不限於小團隊或者大企業，共同來打造數據在整個地產運營中的產品。

下面我講幾個案例，我們跟目前的一些合作伙伴和客戶，在具體的項目裏面嘗試之後得出的成果，這些成果我們試了十個可能裏面有六七個成功，也可能兩三個失敗，這很正常，這是我們比較成功的案例。

首先前策比較簡單，地產的前策數據很簡單，把你的業務、經驗、邏輯，用算法模型固化下來，我們在底層建設技術平臺，把數據灌進去，未來你看到的前策結論都是動態的、實時的，而且是高度真實的，因為數據不會說謊，不會承擔什麼人的主觀因素在裏面，但是這樣一套前策系統目前更多的還是為地產做輔助決策作用，不會替代現在地產的前策流程，所以邏輯比較簡單。

舉幾個實例，這是我們跟大的地產公司，目前排名第三的地產公司做的城市相關度分析，這個數據完全來自於TalkingData，因為TalkingData的數據可以去判斷你的移動，比如說你是否從北京移到上海，是否從上海回到你的老家杭州，諸如此類，這是可以通過設備判斷的，大家也可以理解，本來這個設備在上海待着，突然他不在上海了，這就可以判斷他是一次人口的遷移。

我們目前覆蓋了中國90%以上的智能設備，所以我們提取了大概有4個億的設備樣本，整個北上廣的流入相對穩定，重慶、佛山、東莞等年輕人流出明顯，保定、徐州、廊坊、邯鄲等城市表現出對年輕人羣的吸附能力，這個很出乎我們的醫療，越靠近中間的越平穩，越兩端的越極端。

這樣的報告我們的官網很多，大家有興趣可以去看。這是比較典型的價值城市分析，這是一個在線產品，不是我做的PPT，它主要是對特定的企業模型，比如你是碧桂園或者萬科，你按照這個模型來做分析，你認為城市的價值是什麼樣的。

這也是一個在線產品，是基礎設施城市分佈密度研究，就是通過公開POI信息獲取城市基礎設施分佈密度，可以圍繞不同地方展開。

還有基礎設施城市分等級分佈研究，這裏麪包含了它的學校、醫院、辦公區，有相應的權重分數，這是我們的合作伙伴做的，他有這樣的權重分數和邏輯，不同的合作伙伴邏輯是不一樣的，最終客戶在使用的時候可以自己選。

這是我們給國家統計局做的一帶一路的跨國人口遷徙的分析，因為覆蓋的15%的設備是來自海外的設備，很多中國人出國或者國外的人用這邊的手機我們也是可以採集到數據。

下面講講營銷創新，這可能是地產從業人員比較關心的，其實在我們業內看，地產的營銷創新從數據角度講非常簡單，就是提高效率，提高那麼一點點轉化就可以，我們不是要去做多麼顛覆性的東西，這個怎麼實現呢？

過去沒有一個手段能夠真正對一個地產的項目的潛在人羣做分析和構建，是沒有這樣的技術。為什麼沒有這樣的技術？大家都知道某個人有購房潛在需求，最直接的是看他有沒有去案場，但是不同的數據是無法打通的，但是大數據的背景這些數據是可以獲知的，因為我只需要知道你的設備到過某個案場。

比如說我可以知道某個設備有沒有到過這家酒店，這是特別簡單的邏輯，但是在之前是沒有公司能夠做到的，但是現在可以，所以基於此，我們就是把整個的地產真實的閉環構建起來，而不是講一個故事。

怎麼構建呢？首先我們要找客羣定位，這是對案場已有人羣的分析，找樣本，然後做相應的媒體推廣，最後來監測案場到訪，比如我在手機上看到某個地產公司案場廣告我點了一下，這就是一個數據的痕跡，我可以監測到某個設備看到這個廣告。他到案場，我知道這個設備點擊了這個廣告未來三天內到了這個案場，在往後就可以把閉環形成，我就知道哪些投放是有效的，哪些是無效的，我要去優化，我要換一個媒體或者文案，這是線上的。

線下也是一樣，不管是通過打電話還是發傳單都能夠監測，這實際是形成了營銷的閉環，閉環很重要，是由數據構建的。

閉環像一個工具，像一個通道，前提是什麼？

你要讓很多種子在裏面流轉，所以你需要潛客池，我們對存量的人房的匹配和我們對有購房需求的人房匹配，存量人羣可以通過你們的設備和住宅WIFI的匹配關係獲取某個設備和某個房子的關係，我們知道你住的是幾室幾廳，這些數據通過交換都可以拿到，這是存量。

對於有購買潛在需求的用戶怎麼判斷呢？我們通過對在售收盤的POI無的採集就可以知道哪些設備去過這些樓盤，通過數據清洗加工能夠把去售樓處現場的看房人羣數據拿到，這些設備未來是可以利用在投放和其他領域裏面的。

二手房租賃需求怎麼發現？我們去發現國內所有POI的信息，之後通過線上買房的標籤，比如手機裏面是不是裝了一些買房的APP，租房是另外一類。

除了最直接的場景之外，整個數據最有價值的地方在於他能夠了解這些客羣的實時特徵，我們叫場景，這個概念特別重要，可能對一些小場景來講，銷售是粗放的，但是比如我們最大的行業是金融、是銀行，銀行的營銷是完全產品化，比如說對於招商來講，他想去了解的人羣是那些在戰狼2的人，當這個人去看這部電影的時候，我能實時推給他一個旅遊分析產品，這個產品是去俄羅斯體驗真人射擊諸如此類的，那就是完全場景化的，他需要在很短時間獲取這個人的數據去營銷觸達做反饋。

所以我們能幹的就是說，通過他的基礎特徵和ID打通，在上面疊加像通勤、空間特徵、交通特徵、收支特徵，最後形成對這個人比較全面的人支和產品化描述，來服務於未來產品營銷板塊。

在TalkingData的地產營銷的閉環裏我們分了線上和線下，線上部分比較直接的就是程序化投放。

這個東西其實很簡單，我不知道在座各位手機上有沒有裝騰訊新聞，比如我裝了騰訊新聞，我前兩天在三亞，裏面會有一個插播廣告，內容是說三亞亞龍灣最好的海鮮酒店是哪家，這就是一個典型的線上精準投放，他知道那一刻你在什麼場景，知道你去過什麼海鮮酒店，所以給你推什麼廣告，這在技術上已經非常成熟的東西。

地產類廣告大家可能還沒有這種感受，其實是可以做的，上面這個圖就是幹這件事情，TalkingData把這個項目完全打通。

線下其實很有意思，比如說我們在跟合作伙伴合作的時候，會幫助他優化他，把他的目標城市應該發傳單的小區的數量從100家縮減到27家，你就不用地毯式轟炸了，因為我們發現你的競品和潛客有很大比例是進出這些小區的。最終的結果是什麼？它在減少投入。

我們跟這家公司合作的時候專門做了兩個銷售組，一個產品組，一個是通過數據的方式做完全數據轉換，可以看到來店到訪提升3倍，轉化率提升3倍，這是很明顯的效果。

後面是存量資產運營，存量資產運營的核心在我看來就一個，就是任何一個房地產企業，如果你想對存量資產做運營，有沒有建立你的數據是核心。

當時碧桂園的核心數據是想做資產運營，想做教育，但是他不瞭解他的所有業主都是誰，在幹什麼，有什麼特徵，有什麼喜好，所以我們跟碧桂園合作乾的第一件事就是幫助他們建立數據庫，跟每一個他的業主穿起來，最後都是圍繞他的業主ID做運營，就是這麼一個簡單的道理，有了這個之後做運營整個難度降低很多，因為你用數據說話，有數據就有場景，所以我們的SCVM的核心就是用場景來指導運營。

這是我們的兩個核心產品，我強調一點，其實TalkingData想做的是一個生態，希望搭這樣一個生態，在這個生態上我們不是唱戲的人，我們只是下面的底座，只是個舞臺，我們希望站在上面唱戲的人是真的懂房地產行業的從業者，我們做好數據和技術的支撐，我們一起來把這個市場做好。謝謝大家。